【摘 要】
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追踪研究中常出现大量的数据缺失,且表现出非随机缺失机制(MNAR),在这种情况下,缺失数据可能会带来估计结果的偏差,从而有可能误导研究结论。由于在MNAR机制下,研究者往往无
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追踪研究中常出现大量的数据缺失,且表现出非随机缺失机制(MNAR),在这种情况下,缺失数据可能会带来估计结果的偏差,从而有可能误导研究结论。由于在MNAR机制下,研究者往往无法检验数据的缺失机制和模型假设,因此文章采用Monte Carlo模拟研究,考虑样本量、数据缺失比例的影响,比较MAR下的极大似然(ML)方法与MNAR下的Diggle-Kenward选择模型对于MNAR机制缺失数据的处理效果。结果表明,对于参数估计,(1)一般情况下,Diggle-Kenward选择模型的估计精度要高于ML方法。(2)随着缺失比例升高,ML方法的估计精度会大大低于Diggle-Kenward选择模型,而在缺失比例小时两者差异不大。(3)样本量大时两种方法的估计精度都要优于样本量小时;且样本量大时Diggle-Kenward选择模型的优势更加明显。对于标准误的估计,在小样本且缺失比例少时ML方法精度更高;随着样本量增大、缺失比例升高,两种方法的差异变小,Diggle-Kenward选择模型并未表现出明显优势。
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